Wiggle and Go! System Identification for Zero-Shot Dynamic Rope Manipulation
作者: Arthur Jakobsson, Abhinav Mahajan, Karthik Pullalarevu, Krishna Suresh, Yunchao Yao, Yuemin Mao, Bardienus Duisterhof, Shahram Najam Syed, Jeffrey Ichnowski
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-04-23
💡 一句话要点
提出Wiggle and Go!，通过系统辨识实现绳索零样本动态操作。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 绳索操作 动态操作 系统辨识 零样本学习 机器人控制
📋 核心要点
- 现有动态绳索操作方法依赖大量真实数据或迭代优化，成本高昂且泛化性差。
- Wiggle and Go! 框架通过系统辨识预测绳索物理参数，指导优化算法生成目标条件动作。
- 实验表明，该方法在真实环境中实现了高精度目标打击，且模型可无缝切换不同任务。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的方法，利用学习到的模拟先验来指导绳索的目标条件动态操作，以实现高效和准确的任务执行。现有的绳索动态操作方法要么需要大量的真实世界数据集来估计绳索行为，要么需要在任务尝试中进行迭代改进以完成目标。我们引入了Wiggle and Go!，这是一个系统辨识的两阶段框架，能够实现绳索的零样本任务操作。该框架包括一个系统辨识模块，该模块观察绳索运动以预测描述性的物理参数，然后利用这些参数来指导优化方法，从而预测机器人在真实环境中零样本执行的目标条件动作。我们的方法在多个动态操作任务中实现了强大的性能，这得益于同一个任务无关的系统辨识模块，该模块可以在不同的操作任务之间无缝切换，从而使单个模型能够支持各种操作策略。在使用绳索系统参数的情况下，我们在真实环境中实现了3.55厘米的3D目标打击平均精度，而当我们的任务模型没有系统参数信息时，精度为15.34厘米。在未见轨迹上，预测绳索和真实绳索的傅里叶频率之间的皮尔逊相关系数为0.95。
🔬 方法详解
问题定义：现有动态绳索操作方法面临的挑战是需要大量的真实世界数据来估计绳索的行为，或者需要通过在真实环境中进行多次迭代尝试来改进任务的完成。这些方法成本高昂，并且泛化能力有限，难以适应新的任务和环境。因此，需要一种能够在没有大量真实数据或迭代优化的情况下，实现绳索的零样本动态操作的方法。
核心思路：Wiggle and Go! 的核心思路是利用系统辨识来预测绳索的物理参数，然后利用这些参数来指导优化算法，从而生成目标条件动作。通过观察绳索的运动，系统辨识模块可以预测描述绳索行为的关键物理参数，例如质量、刚度等。这些参数随后被用于优化算法中，以生成能够使绳索达到期望目标状态的动作序列。这种方法避免了对大量真实数据的依赖，并且能够实现零样本的动态操作。
技术框架：Wiggle and Go! 框架包含两个主要阶段：系统辨识阶段和动作预测阶段。在系统辨识阶段，机器人首先执行一系列的“Wiggle”动作，以观察绳索的运动。然后，系统辨识模块利用这些观察到的运动数据来预测绳索的物理参数。在动作预测阶段，给定一个目标状态，优化算法利用系统辨识模块预测的物理参数来生成能够使绳索达到目标状态的动作序列。机器人随后执行这些“Go!”动作，以完成任务。
关键创新：Wiggle and Go! 的关键创新在于其系统辨识模块，该模块能够从绳索的运动中预测其物理参数。与传统的需要大量真实数据或迭代优化的方法不同，该模块只需要少量的观察数据即可准确地预测绳索的物理参数。此外，该模块是任务无关的，这意味着它可以用于各种不同的绳索操作任务。
关键设计：系统辨识模块使用深度神经网络来预测绳索的物理参数。网络的输入是绳索的运动轨迹，输出是绳索的物理参数，例如质量、刚度等。网络使用模拟数据进行训练，并且使用真实数据进行微调。优化算法使用模型预测控制（MPC）来生成动作序列。MPC算法利用系统辨识模块预测的物理参数来预测绳索的未来状态，并选择能够使绳索达到目标状态的动作序列。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Wiggle and Go! 在真实环境中实现了3.55厘米的3D目标打击平均精度，相比于没有系统参数信息的模型，精度提升了4倍以上（15.34厘米）。此外，在未见轨迹上，预测绳索和真实绳索的傅里叶频率之间的皮尔逊相关系数达到了0.95，表明该方法能够准确地预测绳索的动态行为。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、医疗手术、物流分拣等领域，尤其是在需要精确操作柔性物体的场景中。例如，在自动化装配中，机器人可以使用该方法来穿线、打结等。在医疗手术中，医生可以使用该方法来操作导管、缝合线等。该研究有望提高机器人操作的灵活性和适应性，降低对环境和物体模型的依赖。
📄 摘要（原文）
Many robotic tasks are unforgiving; a single mistake in a dynamic throw can lead to unacceptable delays or unrecoverable failure. To mitigate this, we present a novel approach that leverages learned simulation priors to inform goal-conditioned dynamic manipulation of ropes for efficient and accurate task execution. Related methods for dynamic rope manipulation either require large real-world datasets to estimate rope behavior or the use of iterative improvements on attempts at the task for goal completion. We introduce Wiggle and Go!, a system-identification, two-stage framework that enables zero-shot task rope manipulation. The framework consists of a system identification module that observes rope movement to predict descriptive physical parameters, which then informs an optimization method for goal-conditioned action prediction for the robot to execute zero-shot in the real. Our method achieves strong performance across multiple dynamic manipulation tasks enabled by the same task-agnostic system identification module which offers seamless switching between different manipulation tasks, allowing a single model to support a diverse array of manipulation policies. We achieve a 3.55 cm average accuracy on 3D target striking in real using rope system parameters in comparison to 15.34 cm accuracy when our task model is not system-parameter-informed. We achieve a Pearson correlation coefficient of 0.95 between Fourier frequencies of the predicted and real ropes on an unseen trajectory. Project website please see https://wiggleandgo.github.io/